この記事では、癌治療の結果予測において高精度かつ解釈可能なモデルの重要性が強調されています。特に、異質な臨床データが存在する場合において、臨床推論を構造化することが求められています。著者たちは、自己回帰型の大規模言語モデル（LLM）と臨床推論を統合したマルチタスク学習のフレームワークを提案し、MSK-CHORDデータセットを用いて、生存分類、継続的生存時間回帰、自然言語での根拠生成を同時に実行する訓練を行いました。3つのアラインメント戦略（標準の監視型ファインチューニング、思考の連鎖を促すプロンプト、強化学習による最適化）を評価した結果、CoTプロンプトがモデルの性能を改善し、GRPOは解釈性と予測性能の最先端を達成しました。この研究は、多タスク臨床モデリングにおける推論を意識したアラインメントの重要性を示し、精密腫瘍学における解釈可能かつ信頼できるLLMの新基準を設定しました。